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Enregistrement W1998998927 · doi:10.1063/1.1465422

Influence of inertia and topography in thin-cavity flow

2002· article· en· W1998998927 sur OpenAlexaff
Mizanur R. Siddique, Roger E. Khayat

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Thin Films
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInertiaPhysicsMechanicsFlow (mathematics)Cross section (physics)Groove (engineering)WavelengthAmplitudeRotary inertiaOpticsClassical mechanicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of inertia and cavity topography is examined for the steady-state flow inside thin cavities of arbitrary shape. The problem is closely related to the die casting process. The flow is determined by solving the thin-film equations, using a coupled spectral/finite-difference method. The flows inside flat, contracting, and modulated cavities of rectangular cross section are examined. The interplay between inertia and cavity modulation is particularly emphasized. Regions of shear and elongation are identified; their size and location are strongly dependent on inertia and cavity thickness. The flow inside a grooved cavity (of nonrectangular cross section) is also investigated. In this case, the problem reduces to Poisson’s equation for the streamwise velocity component, and an exact solution is obtained, which is compared against the thin-film solution. The range of validity of the thin-film approximation is thus identified, and is influenced by the cross-section aspect ratio, the modulation (groove) amplitude and wavelength.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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